カフェのLLMO対策とは？AI検索で選ばれる店舗になる方法

「近くでおしゃれなカフェを教えて」「〇〇駅周辺で作業できるカフェはある？」──このような質問を、ChatGPTやPerplexityに投げかける人が急増しています。

サイバーエージェントが2025年5月に実施した調査によると、10代の検索行動においてChatGPTの利用率は42.9%に達し、Yahoo! JAPANの31.7%を上回りました。さらに、全世代を通じてChatGPT利用者の7割が検索エンジンの代替として生成AIを継続利用しているという結果も明らかになっています。

この変化は、カフェ経営者にとって見過ごせないシグナルといえるでしょう。従来のSEOやMEOだけでなく、AIに「選ばれる」ための新たな対策が求められる時代が到来しているのです。

本記事では、カフェがLLMO対策に取り組むべき理由から、具体的な施策、そして効果測定の方法まで、実践的な視点で解説していきます。

LLMOとは何か？カフェオーナーが知っておくべき基礎知識

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGemini、PerplexityといったAI検索エンジンに自店舗の情報を正しく認識させ、ユーザーへの回答として引用・推薦されるための最適化施策を指します。

従来のSEO対策がGoogleの検索結果で「上位表示」を目指すものだったのに対し、LLMOはAIの回答に「引用される」ことを目標とします。ここが根本的な違いであり、対策のアプローチも異なってきます。

SEO・MEOとLLMOの決定的な違い

SEOは検索結果の順位を競う施策であり、10位以内に入れば一定の流入が期待できました。MEOはGoogleマップ上での可視性を高める施策で、ローカルビジネスには欠かせない存在となっています。

一方、LLMOでは「1位か0位か」という極端な競争が生じます。AIが回答として引用するのは、通常1〜3件程度の店舗に限られるためです。10件のカフェが表示される検索結果とは異なり、AIの回答では選ばれなければ存在しないも同然という状況が生まれます。

項目	SEO	MEO	LLMO
対象プラットフォーム	Google検索	Googleマップ	ChatGPT、Gemini、Perplexity等
目標	検索順位の上位表示	マップ上の可視性向上	AIの回答への引用
競合との比較	10位以内で露出あり	3位以内が理想	引用されるか否かの二択
重視される要素	被リンク、コンテンツ品質	口コミ、NAP情報の一貫性	E-E-A-T、構造化データ、一次情報

なぜカフェ業態はLLMOと相性が良いのか

カフェは飲食業の中でも特にLLMO対策との親和性が高い業態です。その理由は、ユーザーがAIに質問する際の「問いかけ方」にあります。

「渋谷で電源があるカフェを教えて」「犬と入れるカフェはある？」「インスタ映えするスイーツが食べられるカフェは？」──こうした具体的な条件を含む質問は、AIが回答を生成しやすいタイプの問いかけです。

焼肉店であれば「おすすめの焼肉店」という漠然とした質問が多くなりがちですが、カフェの場合は利用シーンや設備に関する具体的な条件が付くことが多いといえます。Wi-Fi完備、電源あり、テラス席あり、ペット可、禁煙・喫煙分煙、深夜営業──これらの情報をAIが正確に把握していれば、適切な文脈で推薦される可能性が高まります。

AI時代の新しい購買行動モデル「AIMA5」とは

近年、消費者の情報収集方法は大きく変化しています。従来のGoogle検索だけでなく、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAI検索を活用して店舗やサービスを探す人が急増しているのです。

こうしたAI時代の購買行動を体系化したのが「AIMA5（アイマファイブ）」です。AIMA5は、消費者が店舗を認知してから来店するまでの流れを、以下の5つのステップで整理しています。

1. AI-Awareness（AI認知）：AI検索で店舗名が表示される
2. AI-Advice（AI助言）：AIが理由を持っておすすめする
3. Assess（Webで深く検討）：公式サイトで詳細を確認する
4. Assure（Googleマップで確信）：クチコミや写真で最終判断する
5. Action（行動）：予約・問い合わせ・来店する

このモデルの特徴は、購買行動の起点が「AI検索」になっている点です。AIに認知され、おすすめされる状態を作ることが、これからの集客において重要な鍵となります。

LLMOは、このAIMA5における最初の2ステップ「AI-Awareness」と「AI-Advice」を強化するための施策です。AI検索で選ばれる店舗になるために、今から準備を始めましょう。

▶ AIMA5の詳細はこちら

カフェがLLMO対策を急ぐべき3つの理由

「まだ様子を見てからでいいのでは」と考えるカフェオーナーも少なくないでしょう。しかし、以下の3つの理由から、早期の対策着手が競合との差別化につながります。

理由1：AI検索利用者の急激な増加

日本リサーチセンター（NRC）の調査によると、生成AIの利用経験率は2023年3月の3.4%から2025年6月には30.3%へと急上昇しています。わずか2年あまりで約9倍に増加した計算になります。

特に注目すべきは、20代男性の利用率が39.2%、30代男性が28.5%に達している点です。カフェの主要顧客層と重なるこの世代がAI検索へ移行しつつあることは、見逃せない事実といえるでしょう。

MM総研の2025年8月調査では、生成AI利用者の利用用途として「検索機能」が52.8%でトップという結果も出ています。生成AIは単なるチャットボットではなく、検索エンジンの代替として使われ始めているのです。

理由2：若年層の検索行動の根本的変化

サイバーエージェントの調査が示した10代のChatGPT利用率42.9%という数字は、今後の検索行動を占う重要な指標です。現在の10代は数年後にカフェの主要顧客層となります。

「ググる」という言葉が死語になる日は、思っているより近いのかもしれません。20代でもChatGPTの利用率は17.3%に達しており、YouTubeでの検索（72.8%）がGoogle検索（72.0%）をわずかに上回るなど、情報収集の多様化が進んでいます。

この変化に対応できないカフェは、若年層からの認知を得られにくくなるリスクを抱えることになります。

理由3：先行者優位が生まれやすい市場環境

LLMO対策はまだ多くのカフェが手をつけていない領域です。MEO対策が普及した現在、Googleマップ上での差別化は難しくなりつつありますが、LLMO領域では先に対策を講じた店舗が有利なポジションを確保できる可能性が高いといえます。

AIが学習する情報は、主にWeb上の構造化されたデータです。早い段階で適切な情報発信を行えば、AIの「記憶」に定着しやすくなります。後発で同じ土俵に立とうとしても、先行者の情報がすでにAIに学習されていれば、追い越すのは容易ではありません。

AIに「載らない」カフェに共通する7つの特徴

LLMO対策を語る前に、まずはAIの回答に登場しにくいカフェの特徴を把握しておきましょう。自店舗が該当していないか、チェックしてみてください。

特徴1：公式ホームページが存在しない、または情報が古い

AIが情報を収集する際、公式サイトは最も信頼性の高いソースとして扱われます。ホームページがない、あるいは3年以上更新されていない状態では、AIが参照できる一次情報が存在しないことになります。

SNSだけで運用しているカフェも多いかもしれませんが、AIにとってInstagramやX（旧Twitter）の投稿は断片的な情報に過ぎません。店舗の全体像を把握するには不十分です。

特徴2：メニューや店舗情報が画像のみで構成されている

おしゃれなメニュー表をPDFや画像で掲載しているカフェは少なくありません。しかし、AIは画像内のテキストを完全には読み取れません。メニュー名、価格、特徴がテキストデータとして存在しなければ、AIの回答には反映されにくくなります。

「季節のフルーツパフェ」「自家焙煎コーヒー」といったメニューの魅力も、テキスト化されていなければAIには伝わらないのです。

特徴3：店舗のコンセプトや強みが言語化されていない

「なんとなく雰囲気が良い」「居心地がいい」──お客様がそう感じていても、それがWeb上で言語化されていなければ、AIはその魅力を認識できません。

「築80年の古民家を改装した静かな空間」「バリスタ歴15年のオーナーが淹れるスペシャルティコーヒー」「全席電源完備のワーキングスペース対応」──こうした具体的な言葉で強みを表現することが、AIへの訴求につながります。

特徴4：口コミが整理されておらず、店舗側の返信もない

イクシアス株式会社の調査によると、Googleマップの口コミ評価は3.8以上が来店の安心ラインとされ、口コミ件数は30件以上が信用の基準とされています。

AIも同様に、口コミの内容と評価を参照して店舗の評判を判断します。口コミへの返信がないカフェは、AIにとって「顧客とのコミュニケーションを軽視している店舗」と映る可能性があります。

特徴5：FAQ（よくある質問）が存在しない

「予約は必要ですか？」「駐車場はありますか？」「ペットは入れますか？」──ユーザーがAIに質問する内容の多くは、FAQで回答できるものです。

公式サイトにFAQページがあれば、AIはその情報を引用しやすくなります。逆に、こうした情報がどこにも明記されていなければ、AIは「情報がない」と判断するか、誤った情報を回答するリスクが生じます。

特徴6：Googleビジネスプロフィールの情報が不完全

営業時間が更新されていない、定休日が間違っている、電話番号が古い──こうした基本情報の不備は、AIが誤った情報を回答する原因となります。

Googleビジネスプロフィールは、AIが店舗情報を取得する主要なソースの一つです。ここの情報が不完全であれば、他でどれだけ努力しても効果は限定的になります。

特徴7：SNSと公式サイトの情報に矛盾がある

Instagramでは「月曜定休」と告知しているのに、公式サイトには「火曜定休」と記載されている──こうした情報の矛盾は、AIを混乱させます。

AIは複数のソースから情報を収集して回答を生成するため、情報に一貫性がなければ、信頼性の低い店舗として評価される可能性があります。

カフェが取り組むべきLLMO対策12の施策

ここからは、カフェが実践すべき具体的なLLMO対策を解説します。すべてを一度に実施する必要はありませんが、優先度の高いものから順に取り組んでいくことをおすすめします。

施策1：Googleビジネスプロフィールの完全最適化

LLMO対策の出発点は、Googleビジネスプロフィール（GBP）の最適化です。AIはGBPを重要な情報源として参照するため、ここが不完全では始まりません。

店舗名、住所、電話番号（NAP情報）の正確性はもちろん、営業時間、定休日、祝日営業の有無、決済方法、設備情報まで、入力できる項目はすべて埋めてください。

特にカフェの場合、以下の属性情報の設定が重要になります。

• Wi-Fi：無料Wi-Fiの有無
• 電源：コンセント利用可否
• 席タイプ：テラス席、カウンター席、ソファ席など
• ペット：店内同伴可否、テラスのみ可など
• 禁煙・喫煙：完全禁煙、分煙、喫煙可
• バリアフリー：車椅子対応の有無

施策2：メニュー情報のテキスト化と構造化

PDFや画像だけでなく、HTMLテキストとしてメニュー情報を公開することが不可欠です。各メニューについて、以下の情報をテキストで明記しましょう。

• メニュー名：正式名称
• 価格：税込み価格を明示
• 説明：使用食材、調理法、こだわりポイント
• アレルゲン情報：該当する場合は必ず記載
• カロリー：可能であれば記載

さらに、schema.orgの構造化データを実装することで、AIが情報を正確に解釈しやすくなります。MenuやMenuItemといったスキーマを活用し、メニュー情報を機械可読な形式で提供してください。

施策3：店舗の魅力をストーリーとして言語化する

「おしゃれなカフェ」「居心地の良い空間」といった抽象的な表現では、AIは何も学習できません。具体的なストーリーとして言語化することが重要です。

たとえば、以下のような情報を公式サイトに掲載します。

施策4：FAQページの作成と構造化データ実装

ユーザーがAIに質問しそうな内容を先回りしてFAQページを作成します。カフェでよくある質問には以下のようなものがあります。

• 予約について：予約可否、予約方法、予約なしでの来店可否
• アクセス：最寄り駅からの所要時間、駐車場の有無と台数
• 設備：Wi-Fi、電源、個室の有無
• ペット：同伴可否、対応エリア
• 子連れ：ベビーカー入店可否、キッズメニューの有無
• 支払い方法：クレジットカード、電子マネー、QRコード決済の対応状況

FAQページを作成したら、FAQPageスキーマの構造化データを実装します。この実装により、AIがFAQの内容を正確に認識し、回答に引用しやすくなります。

施策5：口コミへの返信で「体験語」を増やす

口コミへの返信は、単なるお礼だけで終わらせないでください。返信の中に店舗の特徴や強みを自然に盛り込むことで、AIが学習できる情報を増やせます。

たとえば、「コーヒーが美味しかった」という口コミに対して、以下のような返信が効果的です。

この返信には「エチオピア・イルガチェフェ」「フルーティな酸味」「グアテマラ・アンティグア」「チョコレートのような甘み」といった具体的な情報が含まれています。AIはこうした情報を学習し、関連する質問への回答に活用する可能性があります。

施策6：高品質な写真とaltテキストの活用

写真そのものは画像認識AIでなければ解析できませんが、altテキスト（代替テキスト）はテキストデータとして読み取られます。

単に「コーヒー」ではなく、「エチオピア産シングルオリジンコーヒーをハリオV60で抽出している様子」のように、具体的な情報を含むaltテキストを設定してください。

Googleビジネスプロフィールへの写真投稿も重要です。店内の雰囲気、メニュー、スタッフ、外観など、多角的な写真を定期的に追加することで、AIが参照できる情報量が増えます。

施策7：NAP情報の完全統一

NAP（Name、Address、Phone）情報は、すべてのプラットフォームで完全に一致させる必要があります。

「〇〇カフェ」と「〇〇Cafe」、「東京都渋谷区〇〇1-2-3」と「渋谷区〇〇1丁目2番3号」──このような表記の揺れは、AIにとっては別の店舗として認識されるリスクがあります。

公式サイト、Googleビジネスプロフィール、食べログ、ホットペッパー、Instagram、X、すべてのプラットフォームで同一の表記を使用してください。

施策8：GBPのQ&A機能で質問に先回り

Googleビジネスプロフィールには、ユーザーが質問を投稿できるQ&A機能があります。ユーザーからの質問を待つのではなく、店舗側から先回りして質問と回答を投稿しましょう。

「電源は使えますか？」「Wi-Fiはありますか？」「予約は必要ですか？」──こうした質問に対する回答をあらかじめ用意しておくことで、AIはこの情報を参照しやすくなります。

施策9：定期的な情報更新と新メニュー発信

AIは更新頻度も評価基準の一つとして見ている可能性があります。定期的に情報を更新し、サイトやGBPが「生きている」ことを示しましょう。

季節限定メニューの告知、イベント情報、スタッフ紹介など、更新のネタは豊富にあるはずです。最低でも月に1回は何らかの更新を行うことを習慣化してください。

施策10：多言語対応でインバウンド需要を取り込む

訪日外国人がAIに「Where can I find a good cafe near Shibuya Station?」と質問した場合、英語の情報が整備されているカフェが推薦される可能性が高くなります。

最低限、英語でのメニュー情報と店舗説明を用意することで、インバウンド需要の取り込みにつながります。Googleビジネスプロフィールも英語で情報を追加できますので、活用を検討してください。

施策11：LocalBusinessスキーマの実装

公式サイトにLocalBusiness（またはCafeやCoffeeShop）の構造化データを実装することで、AIが店舗情報を正確に解釈できるようになります。

実装すべき主な項目は以下の通りです。

• @type：CafeまたはCoffeeShop
• name：店舗名
• address：住所（構造化された形式）
• telephone：電話番号
• openingHours：営業時間
• priceRange：価格帯（例：¥500〜¥1,500）
• servesCuisine：提供する料理の種類
• hasMenu：メニューページへのURL
• acceptsReservations：予約可否

施策12：E-E-A-Tを意識したコンテンツ作成

E-E-A-T（Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness）は、Googleの評価基準として知られていますが、AIの情報評価においても同様に重要です。

カフェにおけるE-E-A-Tを高めるには、以下のような情報発信が効果的です。

カフェ特有のLLMO対策ポイント

カフェは他の飲食業態と比べて、独自の対策ポイントがあります。業態特性を理解した上で、効果的な施策を講じましょう。

季節感とスイーツ表現の重要性

カフェの魅力を構成する大きな要素が、季節限定メニューとスイーツです。「〇〇でいちごパフェが食べられるカフェは？」「秋限定のマロンスイーツがあるカフェを教えて」──こうした季節性のある質問に対応するには、時期に合わせた情報発信が欠かせません。

季節限定メニューを公式サイトに掲載する際は、提供期間を明記し、使用している食材の産地や特徴も記載してください。「福岡県産あまおうを贅沢に使用した季節限定パフェ（1月〜3月提供）」のように、具体的な情報がAIの回答に引用されやすくなります。

空間の魅せ方──「作業」「デート」「読書」など利用シーン別の訴求

カフェはコーヒーを飲むだけの場所ではありません。作業する人、デートで訪れるカップル、読書を楽しむ人──利用シーンは多様です。

「リモートワーク向け」「デート向け」「一人でゆっくり過ごしたい人向け」といった利用シーン別の情報を明記することで、AIがシーンに応じた推薦をしやすくなります。

公式サイトに「こんな方におすすめ」といったセクションを設け、利用シーンごとの魅力を言語化しておきましょう。

設備情報の詳細な明記

カフェ選びにおいて、設備情報は決定的な要素となることがあります。特に以下の情報は、可能な限り詳細に記載してください。

設備	記載すべき詳細
電源	全席対応か一部席のみか、電源席の数
Wi-Fi	無料か有料か、速度、利用時間制限の有無
席数	総席数、カウンター席数、テーブル席数、テラス席数
喫煙	完全禁煙、分煙（喫煙室あり）、テラスのみ喫煙可
駐車場	台数、料金、提携駐車場の有無

ドリンクのこだわりを専門的に表現する

コーヒーにこだわりのあるカフェであれば、そのこだわりを専門的な言葉で表現してください。「美味しいコーヒー」だけでは、AIは何も学習できません。

以下のような情報を盛り込むことで、コーヒー好きへの訴求力が高まります。

• 豆の産地：エチオピア、コロンビア、ブラジルなど
• 焙煎度合い：浅煎り、中煎り、深煎り
• 抽出方法：ハンドドリップ、エスプレッソ、サイフォン、フレンチプレスなど
• 使用機材：エスプレッソマシンのブランド、グラインダーの種類
• 焙煎：自家焙煎か仕入れか、焙煎機の種類

LLMO対策の効果測定方法

対策を講じたら、その効果を測定する必要があります。しかし、LLMO対策の効果測定は、SEOやMEOと比べて難しい面があります。検索順位のような明確な指標がないためです。

AI検索での引用状況を実際に確認する

最も直接的な方法は、実際にAIに質問して、自店舗が回答に含まれるかを確認することです。

定期的に以下のような質問をChatGPTやGemini、Perplexityに投げかけ、結果を記録してください。

• 「〇〇駅周辺でおすすめのカフェは？」
• 「〇〇区で電源が使えるカフェを教えて」
• 「〇〇エリアで犬と入れるカフェはある？」
• 「〇〇で美味しいラテが飲めるカフェは？」

同じ質問を毎月行い、自店舗が引用される頻度の変化を追跡することで、対策の効果を把握できます。

Googleビジネスプロフィールのインサイトを活用する

GBPのインサイト機能では、検索クエリや表示回数、アクション数（電話、ルート検索、ウェブサイトクリック）を確認できます。

LLMO対策によってGBPの情報が充実すれば、間接的に検索経由の露出も増える可能性があります。月次でデータを記録し、トレンドを把握してください。

来店時のアンケートで認知経路を把握する

「当店をどこで知りましたか？」という質問に「ChatGPT」「AI検索」という選択肢を加えることで、AI経由の来店数を把握できます。

現時点では少数かもしれませんが、今後のトレンドを把握するために、早い段階から計測を始めておくことをおすすめします。

AIチェックツールの活用

LLMOの効果測定を支援するツールも登場しています。自店舗がAIの回答にどの程度引用されているかをモニタリングできるサービスを活用することで、定点観測が容易になります。

ただし、AIの回答は同じ質問でも回答が変わることがあるため、単発の確認ではなく継続的なモニタリングが重要です。

LLMO対策における注意点

効果的な対策を講じる一方で、避けるべき行為も押さえておく必要があります。

虚偽情報や誇大表現は逆効果

「地域No.1」「最高のコーヒー」といった根拠のない表現は、AIからの信頼を損なう可能性があります。また、景品表示法の観点からも問題があります。

事実に基づいた具体的な表現を心がけてください。「創業30年」「累計来店者数10万人」「〇〇賞受賞」といった客観的な情報であれば、信頼性の向上につながります。

自作自演の口コミはリスクが高い

Googleのガイドラインでは、自作自演の口コミは禁止されています。発覚した場合、アカウント停止などのペナルティを受けるリスクがあります。

口コミは正当な方法で獲得してください。会計時に「よろしければGoogle口コミをお願いします」と声がけする、QRコード付きのカードを配布するなど、自然な形での依頼が効果的です。

キーワード詰め込みは避ける

「渋谷カフェ 電源カフェ おしゃれカフェ 作業カフェ Wi-Fiカフェ」のようなキーワードの羅列は、AIにとって不自然な情報として認識されます。

ユーザーにとって読みやすい自然な文章の中に、キーワードを適度に含める形が理想的です。

AIクローラーのブロックに注意

robots.txtでAIクローラーをブロックしている場合、AIはサイトの情報を収集できません。LLMO対策を行うのであれば、主要なAIクローラー（GPTBot、Google-Extended、anthropic-aiなど）のアクセスを許可する設定が必要です。

一方で、AIへの学習利用を許可したくない場合は、意図的にブロックすることも選択肢の一つです。店舗の方針に応じて判断してください。

LLMO対策を業者に依頼する場合の費用感

LLMO対策は自社で行うことも可能ですが、専門知識やリソースが必要な部分もあります。外部に依頼する場合の費用感を把握しておきましょう。

初期費用の目安

LLMO対策の初期費用は、対策範囲によって大きく異なります。現状分析、構造化データ実装、コンテンツ最適化までを含む場合、15万円〜50万円程度が相場です。

公式サイトの大幅なリニューアルが必要な場合は、別途サイト制作費用がかかることもあります。

月額費用の目安

継続的な運用サポートを依頼する場合、月額3万円〜10万円程度が一般的です。含まれるサービス内容は業者によって異なりますが、以下のようなものが考えられます。

• GBP運用代行：投稿作成、口コミ返信代行
• コンテンツ更新：ブログ記事作成、メニュー情報更新
• 効果測定：AI引用状況のモニタリング、レポート作成
• コンサルティング：月次ミーティング、改善提案

MEO対策との併用がおすすめ

LLMO対策はMEO対策と重複する部分が多いため、両者を併せて依頼することで効率的に対策を進められます。GBPの最適化、口コミ管理、構造化データ実装などは、両方の対策に共通する施策です。

すでにMEO対策を外部に依頼している場合は、同じ業者にLLMO対策も相談するとスムーズかもしれません。

カフェのLLMO対策によくある質問（FAQ）

Q：SNSだけでもLLMO対策はできますか？

SNSだけでは不十分です。AIはInstagramやX（旧Twitter）の投稿も参照しますが、断片的な情報に過ぎません。店舗の全体像を正確に伝えるには、公式サイトとGoogleビジネスプロフィールの整備が不可欠です。SNSは補完的な役割と考えてください。

Q：小規模なカフェでもLLMO対策は必要ですか？

むしろ小規模なカフェほど、LLMO対策の恩恵を受けやすいといえます。大手チェーンはブランド認知度で集客できますが、個人経営のカフェは「隠れた名店」としてAIに推薦されることで、新規顧客を獲得するチャンスが生まれます。

Q：LLMO対策とMEO対策はどちらを優先すべきですか？

現時点では、まずMEO対策を固めることをおすすめします。Googleビジネスプロフィールの最適化はLLMO対策の土台にもなるためです。MEOが整ったら、並行してLLMO対策を進めていくのが効率的なアプローチです。

Q：効果が出るまでにどのくらいかかりますか？

明確な期間は断言できませんが、3〜6ヶ月程度を一つの目安としてください。AIの学習サイクルや情報の反映タイミングは予測が難しいため、短期的な効果を期待するよりも、継続的な取り組みが重要になります。

Q：自分で対策するのと業者に依頼するのと、どちらがいいですか？

基本的なGBP最適化やコンテンツ作成は自分でも可能です。ただし、構造化データの実装やサイトのテクニカルな最適化は、専門知識がなければ難しい部分もあります。リソースと予算に応じて、部分的に外部の力を借りることも検討してみてください。

カフェのLLMO対策は株式会社トリニアスにご相談ください

ここまで、カフェのLLMO対策について解説してきました。AI検索の台頭により、従来のSEO・MEOだけでは集客が難しくなる時代が近づいています。

株式会社トリニアスが運営するマケスクでは、MEO対策の知見を活かしたLLMO対策のサポートを提供しています。

トリニアスは2017年からMEO primeサービスを提供し、累計5,000社以上の店舗集客を支援してきました。飲食店、カフェ、美容サロン、クリニックなど、地域密着型ビジネスの集客ノウハウを蓄積しています。

LLMO対策は、MEO対策の延長線上にあります。Googleビジネスプロフィールの最適化、口コミ管理、構造化データ実装など、共通する施策が多いため、MEOとLLMOを併せて対策することで、効率的に成果を上げることが可能です。

「AIに選ばれるカフェ」になるための第一歩として、まずは現状の診断からスタートしてみませんか。自店舗がAI検索でどのように認識されているか、改善すべきポイントは何か、専門家の視点でアドバイスいたします。

お問い合わせは、マケスクの公式サイト（https://media.meo-taisaku.com/）からお気軽にどうぞ。

まとめ

AI検索の普及により、カフェの集客環境は大きく変わりつつあります。「ググる」時代から「AIに聞く」時代へ──この変化に対応できるかどうかが、今後の集客力を左右することになるでしょう。

本記事で解説した施策をまとめると、以下のようになります。

• Googleビジネスプロフィールの完全最適化が対策の出発点
• メニューや店舗情報のテキスト化と構造化でAIに正確な情報を伝える
• FAQページの作成でユーザーの質問に先回り
• 口コミへの丁寧な返信で体験語を増やし、E-E-A-Tを高める
• 季節感、利用シーン、設備情報など、カフェ特有の訴求ポイントを言語化
• 定期的な効果測定で対策の成果を確認し、改善を続ける

LLMO対策は一朝一夕で成果が出るものではありませんが、早い段階から取り組むことで、競合に先んじたポジションを確保できます。まずはGoogleビジネスプロフィールの見直しから始めてみてください。

AIに「選ばれる」カフェを目指して、今日から一歩を踏み出しましょう。